2021 年度実施状況報告書

Visual field prediction with variational Bayesian model with Variational Autoencoder in glaucoma and retinitis pigmentosa

研究課題

研究課題/領域番号	20K09784
研究機関	聖隷クリストファー大学
研究代表者	朝岡亮聖隷クリストファー大学, 看護学研究科, 臨床准教授 (00362202)
研究期間 (年度)	2020-04-01 – 2025-03-31
キーワード	緑内障
研究実績の概要	variational Bayesian modelによる視野感度推定を用いて、視野計測を高速化するアルゴリズムを構築した。122例73眼の緑内障眼を用いて、現在の標準法であるSITA standard法と、測定時間および、測定の再現性について比較を行った。この結果提案手法の方が平均30～40秒ほど視野測定が高速で、且つ視野の再現性は同等であることが分かった。この結果についてはBritish Journal of Ophthalmology上で論文報告を行った。
現在までの達成度 (区分)	現在までの達成度 (区分) 2: おおむね順調に進展している理由緑内障眼においてvariational Bayesian modelによる視野感度推定を用いることが視野測定に有用であることが示された。
今後の研究の推進方策	更にデータを増やすとともに、モデルの改良も行い、また網膜色素変性症での有用性も検証する。
次年度使用額が生じた理由	コロナ蔓延の影響で次年度以降に先送りした計測、解析事項、および学会発表があるため。

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